基于Python的森林資源調查數(shù)據分析實踐

定　價：￥88.00

作　者：	佃袁勇著
出版社：	科學出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

購買這本書可以去

ISBN：	9787030684882	出版時間：	2021-04-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	166	字數(shù)：

內容簡介

　　森林資源調查數(shù)據涉及森林樣地、林班、遙感影像等多種來源不同尺度的數(shù)據類型，其數(shù)據處理和分析是森林資源、生態(tài)環(huán)境監(jiān)測的重要環(huán)節(jié)。Python是當前熱門流行的數(shù)據編程處理語言?！痘赑ython的森林資源調查數(shù)據分析實踐》結合作者多年的教學和科研體會，針對林業(yè)、生態(tài)工作者對森林資源數(shù)據處理需求，突出以實踐應用為主線，構建從森林資源數(shù)據清洗及可視化、森林樣地空間結構及屬性、林班數(shù)據統(tǒng)計分析、多源森林資源數(shù)據融合分析的全過程數(shù)據處理技術和方法，并利用Python語言實現(xiàn)所有的編碼工作，力求深入淺出地為讀者提供森林資源數(shù)據分析的思路、方法和應用途徑。

作者簡介

暫缺《基于Python的森林資源調查數(shù)據分析實踐》作者簡介

圖書目錄

目錄
第1章森林資源調查方式及數(shù)據形式 1
1.1 國家森林資源連續(xù)清查 1
1.1.1 調查方法 2
1.1.2 樣地調查因子及樣木信息 3
1.1.3 樣地數(shù)據形式 4
1.2 森林資源規(guī)劃設計調查 5
1.2.1 小班邊界區(qū)劃 6
1.2.2 小班因子調查 6
1.2.3 小班數(shù)據存儲形式 7
1.3 地理空間數(shù)據 7
1.3.1 空間坐標系統(tǒng) 7
1.3.2 柵格數(shù)據 8
1.3.3 矢量數(shù)據 8
第2章 Python基礎及相關分析工具 10
2.1 Python開發(fā)環(huán)境配置 10
2.1.1 Anaconda安裝 10
2.1.2 開發(fā)環(huán)境推薦 10
2.2 常用的庫 13
2.2.1 NumPy和SciPy 13
2.2.2 Pandas 13
2.2.3 GDAL 13
2.2.4 Geopandas 13
2.2.5 Scikit-learn 14
2.2.6 Matplotlib 14
2.2.7 Seaborn 14
2.3 Python的編程基礎知識 14
2.3.1 Python基本語法 14
2.3.2 Python數(shù)據類型 15
2.3.3 Python數(shù)據運算 17
2.3.4 Python流程控制語句 19
2.3.5 Python函數(shù)設計 20
2.3.6 Python包的導入和使用 21
2.4 Pandas數(shù)據處理和分析的主要函數(shù) 21
2.4.1 屬性字段計算方法 21
2.4.2 groupby統(tǒng)計分析 22
第3章數(shù)據清洗方法及可視化 29
3.1 數(shù)據清洗的主要過程 29
3.2 數(shù)據讀取及輸出 29
3.2.1 數(shù)據讀取 30
3.2.2 數(shù)據輸出 31
3.3 數(shù)據初步探索性分析 32
3.4 臟數(shù)據判斷 35
3.4.1 缺失值判斷 35
3.4.2 重復值檢測 37
3.4.3 異常值檢測 38
3.5 臟數(shù)據處理 39
3.5.1 數(shù)據規(guī)整化 39
3.5.2 缺失值處理 42
3.5.3 重復值處理 44
3.5.4 異常值處理 45
3.6 數(shù)據可視化方法 46
3.6.1 柱狀圖表示單變量的變化 46
3.6.2 直方圖描述單變量的分布 47
3.6.3 箱線圖描述變量的分布 48
3.6.4 散點圖描述兩個變量之間的關系 48
3.6.5 熱力圖描述兩個變量之間的相關性 49
第4章森林資源樣地調查數(shù)據的處理和分析 50
4.1 樣地屬性特征計算 50
4.1.1 平均樹高、胸徑統(tǒng)計 50
4.1.2 林分蓄積量計算 52
4.1.3 森林生物量計算 53
4.1.4 生物多樣性指數(shù) 59
4.2 林分結構特征分析 61
4.2.1 林分非空間結構特征 61
4.2.2 林分空間結構特征 68
4.3 基于一類清查數(shù)據的總體森林資源統(tǒng)計 76
4.3.1 面積估算 77
4.3.2 蓄積量估算 78
第5章森林規(guī)劃設計調查數(shù)據處理 80
5.1 林地面積統(tǒng)計表制作 80
5.2 林地蓄積量統(tǒng)計表制作 82
5.3 林種統(tǒng)計表 84
5.4 喬木林面積、蓄積量按齡組統(tǒng)計表 89
5.5 生態(tài)公益林（地）統(tǒng)計表 90
第6章地理空間數(shù)據的處理 92
6.1 高程數(shù)據處理 92
6.1.1 坡度 92
6.1.2 坡向 95
6.2 遙感影像處理 98
6.2.1 遙感數(shù)據處理所需要的包 98
6.2.2 遙感指數(shù)計算 100
6.2.3 紋理指標計算 102
6.2.4 計算結果的輸入保存 110
6.3 矢量數(shù)據處理 112
6.3.1 矢量數(shù)據讀取 112
6.3.2 數(shù)據重投影 113
6.3.3 幾何形狀處理 114
6.3.4 緩沖區(qū)分析 115
6.3.5 疊加分析 116
6.4 根據空間位置提取相應參數(shù) 119
6.4.1 矢量裁剪 119
6.4.2 根據空間位置提取遙感參數(shù) 122
第7章多源森林資源數(shù)據建模分析 127
7.1 聚類模型 127
7.1.1 k均值聚類 127
7.1.2 Mean Shift聚類 131
7.1.3 DBSCAN 133
7.2 回歸模型 136
7.2.1 線性回歸 137
7.2.2 非線性回歸 139
7.2.3 支持向量機回歸 143
7.2.4 隨機森林回歸 146
7.3 分類模型 148
7.3.1 k近鄰算法分類 152
7.3.2 決策樹分類 153
7.3.3 支持向量機分類 155
7.3.4 隨機森林分類 156
7.4 圖像分類精度評價 158
7.4.1 混淆矩陣 158
7.4.2 評價指標 159
參考文獻 163